建立DRGs预测模型的探讨

• 作者: 孙渤星 康周 李丹 蒋素玲 邓志宇
• 来源期刊: 中国病案
• 关键词: DRGs 后验概率 R语言 CC/MCC
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 信息利用
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

目的 掌握DRGs分组详细规则,建立DRGs预测模型,做好临床DRGs指导前期工作.方法 基于贝叶斯后验概率理论,以2019年1月1日-2019年11月30日某院出院病案首页数据为预测数据,根据CHS-DRGs分组与付费技术规范分组的思路和流程,通过R语言、Excel功能建立诊断、手术与DRGs对应关系.结果 基于20 578条预测数据成功建立起DRGs预测模型,并对2019年12月出院1920份病例的MDC、治疗方式、ADRG、有无合并症与并发症分类情况预测正确率分别达到98.49％、96.35％、88.18％、98.23％.结论 建立DRGs预测模型具有可行性,预测准确度较高.模型对医疗机构预判DRGs分组结果具有较强的实用价值,探索CC/MCC诊断列表是建立预测模型的重点与难点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙渤星		5	7	1.0	2.0
2	蒋素玲		2	3	1.0	1.0
3	李丹		2	3	1.0	1.0
4	邓志宇		1	0	0.0	0.0
5	康周		1	0	0.0	0.0